인터뷰
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딥러닝공부/ML 모의 인터뷰 스터디 2024. 1. 25. 11:32
https://boostdevs.gitbook.io/ai-tech-interview/interview/3-deep-learning Deep Learning - AI Tech Interview 디버깅 노하우도 중요하지만, 오류에 대한 대처방식을 익히면 좋다. 디버깅 하지 않고 오류에 대처할 수 있으므로, 디버깅 시간을 아껴준다. 예를들어, 딥러닝 학습을 위한 코드를 작성할 때, 가 boostdevs.gitbook.io 딥러닝은 무엇인가요? 딥러닝과 머신러닝의 차이는? 아래 그림처럼 딥러닝은 머신러닝의 한 분야 딥러닝은 다양한 층으로 이루어진 신경망을 사용하며, 이 층들은 입력 데이터로부터 추상화된 특징을 학습하고 점차 더 복잡한 개념을 학습하도록 구성 딥러닝의 주요 특징? 다층 신경망/자동 특징 추출 머신..
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머신러닝공부/ML 모의 인터뷰 스터디 2024. 1. 24. 17:39
https://boostdevs.gitbook.io/ai-tech-interview/interview/2-machine-learning Machine Learning - AI Tech Interview 💡 왜 test 데이터셋 만으로 검증하면 안될까? 모든 train 데이터셋을 학습하고, test 데이터셋으로 검증한 결과를 확인한다고 하자. 개발자는 test 데이터셋 점수를 높이기 위해, test 데이터셋에 편 boostdevs.gitbook.io 알고 있는 metric에 대해 설명해주세요. (ex. RMSE, MAE, recall, precision ...) - 정확도(accuracy) : 전체 예측 중 올바르게 분류된 샘플의 비율 - 정밀도(Precision) : 양성으로 예측된 것 중에서 실제로 양..